Pipeline vektor cepat sekali berantakan: meng-ingest ulang sebuah file menciptakan chunk duplikat, dan tak ada yang tahu versi mana yang aktif. Alur ini menyatukan insert, upsert, dan retrieval di satu tempat.
Pipeline vektor cepat sekali berantakan: meng-ingest ulang sebuah file menciptakan chunk duplikat, dan tak ada yang tahu versi mana yang aktif. Alur ini menyatukan insert, upsert, dan retrieval di satu tempat.
Semuanya berada di Supabase di atas pgvector, dengan upsert yang dikunci ke ID dokumen stabil sehingga ingest ulang mengganti chunk lama, bukan menumpuknya. Setiap operasi dicatat beserta ID sumbernya, jadi Anda selalu bisa melacak apa yang di-embedding dan kapan.
Cara kerjanya
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Upsert berdasarkan ID dokumen yang stabil agar saat re-ingest file, chunk lama diganti bukan diduplikasi.
pending
Ambil chunk terdekat untuk sebuah query menggunakan jarak kosinus dan filter metadata.
pending
Catat setiap insert, upsert, dan retrieval dengan ID sumbernya agar seluruh alur tetap bisa diaudit.
pending
Contoh output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Run insert, upsert, and retrieval over a Supabase pgvector store with stable IDs and a logged audit trail.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.